به‌منظور کاهش خطا و ریسک عملیات اکتشاف، بهینه‌سازی نقاط حفاری و کاهش هزینه‌های آن، استفاده از داده‌های اکتشافی مختلف از جمله داده‌های زمین‌شناسی، ژئوشیمیایی، ژئوفیزیکی، دورسنجی و تلفیق آنها با یکدیگر راهکاری مناسب است که طی یک‌دهه اخیر رواج بسیاری داشته است. همچنین معرفی فناوری‌های معدن‌کاری دیجیتال و فناوری‌های اطلاعاتی و ارتباطی پیشرفته، مانند اینترنت‌اشیا (IoT)، کلان‌داده، هوش مصنوعی (AI)، واقعیت افزوده و واقعیت مجازی در زمینه توسعه منابع معدنی که با حجم زیادی از داده‌ها در حال تولید، جمع‌آوری و به‌اشتراک‌گذاری در زمان واقعی هستند. در دسترس بودن داده‌های مختلف مانند داده‌های حفاری، داده‌های دریافتی از حسگرها و توسعه داده‌های اندازه‌گیری تکنیک‌های هوش مصنوعی، پیشرفت مهارت‌های محاسباتی کامپیوترها و یادگیری ماشین توجه به علم داده در زمینه معدن را بیش از پیش جلب کرده ‌است. به همین دلیل در عصر اطلاعاتی حاضر، علوم زمین و به‌ویژه بخش اکتشاف از جمله رشته‌هایی است که با داده‌های حجیم و پیچیده سروکار دارد که تحلیل این حجم وسیع از اطلاعات، تلفیق آنها با یکدیگر و دستیابی به نتیجه مطلوب با روش‌های آماری مرسوم کاری دشوار است.

تحلیل داده‌های علوم زمین شامل مجموعه‌ای از روش‌ها و فرآیندهایی است که برای استخراج اطلاعات مفید از داده‌های مختلف به‌کار گرفته می‌شود. روش‌های تحلیل و آنالیز داده‌های علوم زمین با بهره‌گیری از روش‌های یادگیری ماشین به دقت و صحت بیشتری در پیش‌بینی‌ها و درک بهتری از فرآیندهای زمین‌شناسی منجر می‌شود. این روش‌ها به معدن‌کاران کمک می‌کند تا با هزینه‌های کمتر و بهبود کارآیی فرآیندهای زمین‌شناسی، با سرعت بیشتر و با دقت بالاتر به تصمیم‌گیری‌های موثرتر برسند. هدف اصلی این تحلیل‌ها، یافتن الگوها، روابط و ویژگی‌های موجود در داده‌هاست که می‌تواند در درک بهتر فرآیندهای زمین‌شناسی، کانی‌سازی و تمرکز مواد معدنی مفید باشد.

در دهه‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه تحلیل و آنالیز داده‌ها به منظور درک عمیق‌تر فرآیندهای زمین‌شناسی و بهینه‌سازی فعالیت‌های حفاری حاصل شده است. با توسعه روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، توانایی‌های جدیدی برای شناخت الگوها و پیش‌بینی‌های دقیق‌تر از داده‌های علوم زمین به دست آمده است. پیشرفت‌های اخیر در فناوری معدن‌کاری هوشمند؛ تولید، جمع‌آوری و اشتراک‌گذاری حجم زیادی از داده‌ها را در زمان واقعی امکان‌پذیر کرده است؛ به همین دلیل، در عملیات‌های مختلف معدن‌کاری در سراسر دنیا  فعالیت‌ها و تحقیقات بسیاری با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به منظور تحلیل داده‌ها انجام شده است.

یادگیری ماشین از الگوریتم‌های کامپیوتری برای شبیه‌سازی یادگیری انسان استفاده می‌کند و به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا دانش را از دنیای واقعی شناسایی کرده و به دست آورند، در نتیجه عملکرد برخی از وظایف را براساس دانش به دست آمده بهبود می‌بخشد. یادگیری ماشین به این صورت تعریف می‌شود: «یک برنامه کامپیوتری از تجربه E مربوط به کلاس خاصی از وظایف T و اندازه‌گیری عملکرد P یاد می‌گیرد، اگر عملکرد آن در وظایف T، همان‌طور که توسط P اندازه‌گیری می‌شود، با تجربه E بهبود یابد».

اگرچه مفاهیم اولیه یادگیری ماشین از دهه ۱۹۵۰ ارائه شده است، اما یادگیری ماشین در دهه ۱۹۹۰ به‌عنوان یک حوزه مستقل مطرح شده است و امروزه‌ از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در زمینه‌های مختلف از جمله کامپیوتر‌، سلامت، محیط‌زیست، پزشکی‌، انرژی و خدمات استفاده می‌شود. امروزه پروژه‌های مختلفی با استفاده از  یادگیری ماشین در سایت‌های معدن در حال اجرا هستند. به عنوان مثال، زمین‌شناسان شرکت گولدکورپ برای شناسایی و توسعه ذخایر طلا معدن ردلیک در کانادا، از ابرکامپیوترهای هوش مصنوعی واتسون شرکت آی‌بی‌اِم برای تفسیر داده‌های اکتشاف و سپس کشف موادمعدنی جدید استفاده کردند. شرکت‌های بزرگ تولیدکننده تجهیزات و ماشین‌آلات سنگین معدنی مانند کوماتسو  و انویدیا، پروژه‌های مشترکی را برای کمک به رهگیری و پایش عملکرد کارگران و تجهیزات در سایت‌های معدنی اجرا کرده‌اند. فناوری‌های توسعه‌یافته توسط این دو شرکت می‌توانند تجهیزات ناکارآمد را شناسایی و شرایط ایمنی را برای کارگران فراهم کنند.

همچنین نیوتراکس، شرکت ارائه‌دهنده خدمات سیستم مدیریت ایمنی و عملیاتی در معادن زیرزمینی و آیوادو که یک موسسه تحقیقاتی هوش مصنوعی کانادایی است، در پروژه‌های آزمایشی مشترک اقدام به جمع‌آوری کلان‌داده‌ها از سنسورهای نصب‌شده روی تجهیزات معدن و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها از طریق یادگیری ماشین برای پیش‌بینی زمان خرابی تجهیزات معدن و نگهداری نگهداری و تعمیری پیشگیرانه کرده‌اند.

رویداد جامع معدن و صنایع معدنی ۱۴۰۳ از ۳۰ اردیبهشت تا ۳خرداد به همت گروه رسانه‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌ای «دنیای‌اقتصاد» برگزار می‌شود.